Estrategias a la hora de medir la velocidad.
Posibles estrategias a la hora de medir la velocidad.
Este apartado analiza diferentes formas de medir la velocidad, a partir de un sensor y un microprocesador, y evalúa sus ventajas e inconvenientes.
Método 1: Se mide el tiempo entre pulsos.
Opción A:
Condiciones de partida: Sensor que genera gran cantidad de pulsos.
Cada pulso provoca una interrupción externa, que permite al procesador calcular el tiempo que ha transcurrido desde el pulso anterior.
Sabiendo el número de pulsos/vuelta que generamos, sabemos qué ángulo hemos girado, por lo que podemos calcular la velocidad instantánea.
A continuación filtramos la medida, de forma que se eliminen los puntos atípicos.
Finalmente, cada 600 miliSg (por ej.), realizamos una lectura a la salida del filtro, y lo presentamos en pantalla.
Opción B:
Condiciones de partida: Sensor que genera pocos pulsos por vuelta.
Se calcula de la misma forma, pero varían sus ventajas e inconvenientes.
Método 2: Muestrear a frecuencia elevada pero constante (por ej, cada 20 mili Segundos).
Opción A:
Condiciones de partida: Sensor que genera gran cantidad de pulsos (al menos varias decenas por vuelta)
A pesar de que el tiempo de la toma de la muestra es muy pequeño, se leerán varios pulsos en cada muestra, lo que nos permite realizar un cálculo mediado de buena calidad.
A continuación realizamos algún tipo de filtrado a las medidas, de forma que se eliminen los puntos atípicos.
Finalmente, cada 600 mili Sg realizamos una lectura a la salida del filtro, y lo presentamos en pantalla.
Opción B:
Condiciones de partida: Sensor que genera pocos pulsos.
En un gran rango, puede ocurrirnos que se lea un número insuficiente de pulsos por vuelta, como para medir con la precisión mínima necesaria. Esto limita el rango de medición del tacómetro.
Método 3: Muestrear a frecuencia media pero constante (por ej, cada 400 mili Segundos).
Opción A:
Condiciones de partida:
Sensor que genera muchos pulsos.
Obtiene lecturas mediadas correctas, ya que el periodo de muestreo es grande, y hay muchos pulsos por vuelta, por lo que la muestra es de buena calidad. Aún así, conviene filtrarlas.
Dependiendo del número de pulsos, la visualización puede no seguir con tanta rapidez las variaciones bruscas provocadas cuando accionamos rápidamente el potenciómetro de control. (Algo por otro lado, poco relevante en una visualización).
Opción B:
Condiciones de partida: Sensor que genera pocos pulsos.
Compensa la falta de pulsos por vuelta con un mayor periodo de muestreo. Como contrapartida, será perezoso a la hora de actualizar los cambios producidos al accionar el mando del motor para subir o bajar la velocidad. Sin embargo, en un tacómetro para visualización, las frecuencias de las que estamos hablando pueden llegar a ser suficientes para que el operario obtenga una lectura correcta.
¿Y qué hacemos con velocidades extremadamente bajas, digamos 15 rpm?
Existe una aplicación realmente importante para el método de medir tiempo entre pulsos, y es la medida de velocidades de giro extremadamente bajas.
(Si lo hiciéramos muestreando durante periodos de tiempo fijos, podría ocurrir que en ese tiempo no se recibiese ningún pulso).
Esta forma de trabajar genera mucho ruido, ya que cada medición será algo diferente, por lo que es imprescindible un filtrado.
También existen estimadores software especializados para máquinas que giran muy lentamente. El estimador emplea un modelo matemático del motor a controlar, que previamente habremos tenido que caracterizar con precisión. Una vez obtenido, se puede inferir la velocidad de giro a partir del consumo de corriente.
¿Y qué hacemos con velocidades extremadamente altas, digamos 25.000 rpm?
Es más complicado de lo que pueda parecer, ya que los sensores habituales no son capaces de trabajar con frecuencias tan elevadas como sería necesario para generar varios pulsos por vuelta. Por ejemplo, el sensor de efecto hall de las fotos es capaz de trabajar hasta 15.000 pulsos, por lo que se quedaría muy corto.
Una solución habitual es utilizar estimadores software. El estimador emplea un modelo matemático del motor a controlar, que previamente habremos tenido que caracterizar con precisión.
A partir del consumo de corriente, se puede inferir la velocidad con una precisión que llega al 5% de error. Más que suficiente para muchos casos.
¿Y qué hacemos si necesitamos un amplísimo margen de lectura?
Como hemos visto en las explicaciones anteriores, disponer de un amplísimo margen de lectura es más complicado de lo que pueda parecer a primera vista. Se recomienda combinar estrategias, de forma que velocidades bajas se midan con una técnica específica, mientras que para velocidades altas, se mida con otra adaptada a ese caso.
Más información:
Aquellos que quieran aprender un poco más sobre métodos de muestreo para velocidades muy bajas, puede leerse la página 10 (entre otras) de este documento de Texas Instruments:
http://focus.ti.com.cn/cn/lit/ug/sprug05a/sprug05a.pdf